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그리드에 연결된 PV 전력 생산의 비율이 증가함에 따라, PV 출력의 불확실성과 어려운 예측은 분산 네트워크 배치를 더 어렵게 만듭니다. 첫째, 광 강도를 기반으로 한 태양광 출력 간격 모델이 설정되며, 이는 대략적인 베타 분포를 만족합니다. 둘째, 경험적 모드 분해, 희소 베이esian 학습 방법 및 부하 예측 방법을 바탕으로 부하 수요 예측 간격 모델이 설정됩니다. 이러한 기초 위에 PV 출력 및 부하 수요의 예측 범위를 고려한 신뢰성-경제 지향 최적 배치 모델이 제안됩니다. 그런 다음, 퍼지 샘플링 방법 및 다목적 입자 군집 최적화 알고리즘에 기반하여 제안된 모델을 해결하는 방법이 제시됩니다. 마지막으로, 시뮬레이션 결과는 이 방법의 효율성을 보여줍니다.
Ying et al. (Sun,)는 이 질문을 연구했습니다.
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